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Enregistrement W4412942714 · doi:10.2139/ssrn.5376438

Current Practice Patterns Among Indian Neurologists in the Evaluation and Management of Normal Pressure Hydrocephalus: A Nationwide Cross-Sectional Survey

2025· preprint· en· W4412942714 sur OpenAlexaff
Arunmozhimaran Elavarasi, Sagar Poudel, Deepa Dash, Alfonso Fasano, Pramod Kumar Pal, Debashish Chowdhury, Sanjay Pandey, Soaham Desai, Hrishikesh Kumar, Prashanth Lingappa Kukkle, Divya KP, Ajith Cherian, Rajeswari Aghoram, Rukmini Mridula Kandadai, Pankaj Agarwal, Niraj Kumar, Anand Kumar, Saranya B Gomathy, Deepti Vibha, Jasmine Parihar, Manjari Tripathi

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyHydrocephalusMedicineCurrent (fluid)Normal pressure hydrocephalusSurgeryEngineeringDementiaPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This cross-sectional study explores the diagnostic and management practices of normal pressure hydrocephalus (NPH) in India. METHODS: A 16-question online survey based on the Checklist for Reporting Results of Internet E-Surveys checklist was disseminated via closed social media and academic groups. RESULTS: A total of 59 neurologists responded. There was significant variability in how the cerebrospinal fluid (CSF) tap test (TT) was implemented. Although 95% of practitioners performed a CSF TT before referring patients for surgery, there were differences in the volume of CSF removed, the assessment tools used, thresholds, and the timing of post-test evaluations. Notably, 36% of neurologists relied on subjective assessment instead of objective scoring to determine CSF TT responsiveness. One-third still considered surgical referral even if the CSF TT was negative, especially when imaging was strongly suggestive of the diagnosis. CONCLUSION: This study highlights considerable heterogeneity in the evaluation of NPH in India. We need evidence-based practice parameters to ensure accurate diagnosis, informed treatment decisions, and improved patient outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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